AI กำลังเปลี่ยนงาน Supply Chain: จาก "นักดับเพลิง" สู่ "ผู้คุมภาพรวม" และ "ผู้สร้างเครื่องมือ" 07:00 น. เช้าวันจันทร์ที่คุ้นเคย โทรศัพท์สั่นตั้งแต่ยังไม่ทันถึงออฟฟิศ ข้อความแรกจากฝ่ายขาย: "ลูกค้าถามว่าของออเดอร์เมื่อวานออกหรือยัง" ข้อความที่สองจากคลังสินค้า: "สต็อกในระบบกับของจริงไม่ตรงกันอีกแล้ว" ข้อความที่สามจากคนขับรถ: "รถติดหนัก คาดว่าเข้าโรงงานลูกค้าไม่ทันรอบบ่าย" คุณเปิดคอมพิวเตอร์ ดึงไฟล์ Excel สามไฟล์มาเทียบกัน โทรตามรถ โทรขอโทษลูกค้า แก้ตัวเลขในรายงาน กว่าจะเงยหน้าอีกทีก็เที่ยงแล้ว บ่ายวันนั้นมีปัญหาใหม่เข้ามา และพรุ่งนี้เช้า วงจรเดิมก็จะเริ่มต้นอีกครั้ง ถ้าภาพนี้คุ้นเคย คุณไม่ได้อยู่คนเดียว และนี่อาจเป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะหยุดถามตัวเองสักครู่ว่า "ทั้งหมดที่เราทำเมื่อเช้า มีกี่อย่างที่เครื่องทำแทนได้?" สัญญาณที่ชัดเจนขึ้นทุกเดือน ความกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนคนในสายงานนี้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป ผลสำรวจของ Gartner ที่เผยแพร่ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 พบว่า ผู้นำด้านซัพพลายเชนมากกว่าครึ่ง (55%) คาดว่าความก้าวหน้าของ Agentic AI จะลดความจำเป็นในการจ้างพนักงานระดับเริ่มต้น และ 51% เชื่อว่าจะนำไปสู่การลดกำลังคนโดยรวม ผลสำรวจนี้เก็บข้อมูลจากผู้นำด้านซัพพลายเชน 509 คนทั่วโลก ระหว่างเดือนกรกฎาคมถึงตุลาคม 2025 และเทคโนโลยีกำลังเข้ามาเร็วมาก Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 องค์กรที่ใช้ซอฟต์แวร์บริหารซัพพลายเชน 60% จะนำความสามารถ Agentic AI มาใช้ เพิ่มขึ้นจากเพียง 5% ในปี 2025 ขณะที่มูลค่าการใช้จ่ายกับซอฟต์แวร์กลุ่มนี้จะเพิ่มจากไม่ถึง 2 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็น 53 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030 แต่ภาพไม่ได้มีด้านเดียว ในช่วงเวลาเดียวกัน ความต้องการบุคลากรซัพพลายเชนที่มีทักษะ AI เพิ่มขึ้นถึง 387% ระหว่างไตรมาสแรกปี 2023 ถึงไตรมาสแรกปี 2026 ซึ่งสูงกว่าการเติบโตของตลาดแรงงานโดยรวมอย่างมาก สองตัวเลขนี้บอกเราว่า งานไม่ได้ "หายไป" เพียงอย่างเดียว แต่ "ย้ายที่" คำถามที่ควรถามจึงไม่ใช่ "AI จะมาแทนเราหรือไม่?" แต่คือ "งานที่เราทำอยู่ทุกวัน เป็นงานที่ AI ทำแทนได้หรือไม่?" กับดักของ "งานที่เกิดซ้ำ" คนทำงาน Supply Chain จำนวนมากใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ตามรถ เช็กสต็อก ประสานโรงงาน แก้รายงาน การทำงานลักษณะนี้เปรียบได้กับ "นักดับเพลิง" (Firefighter) ที่เก่งเรื่องดับไฟตรงหน้า แต่ไม่เคยมีเวลาเดินไปตรวจสายไฟที่เป็นต้นเพลิง (Root Cause) อีกกลุ่มหนึ่งคือผู้ที่ต้องทำงานซ้ำเดิมทุกวัน เช่น ส่งอีเมลติดตามงาน อัปเดตข้อมูลในระบบ จัดทำรายงาน บันทึกค่าพยากรณ์ (Forecast) หรือรวบรวมข้อมูลจากหลายไฟล์ให้เป็นชุดเดียว งานทั้งสองแบบมีจุดร่วมเดียวกัน คือ ใช้เวลาของคนไปกับงานที่เกิดซ้ำอยู่ตลอด และเป็นงานที่ AI เข้ามารับช่วงได้ง่ายที่สุด Gartner อธิบายว่า AI Agent แบบพื้นฐานสามารถทำงานซัพพลายเชนที่แยกเป็นงานย่อยได้ ช่วยให้องค์กรทำงานประจำแบบอัตโนมัติ และคืนเวลาให้คนไปทำงานที่ซับซ้อนกว่า ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญกับประเทศไทยเป็นพิเศษ สำหรับประเทศไทย เรื่องนี้ไม่ได้เป็นเพียงประเด็นอาชีพของคนทำงาน แต่เป็นเรื่องความสามารถในการแข่งขันของประเทศ รายงานของ สศช. ระบุว่า ต้นทุนโลจิสติกส์ของไทยในปี 2567 มีมูลค่าถึง 2,509.4 พันล้านบาท คิดเป็นร้อยละ 13.5 ของ GDP แม้จะลดลงจากร้อยละ 14.2 ในปี 2566 แต่ยังสูงเมื่อเทียบกับประเทศพัฒนาแล้วที่ส่วนใหญ่อยู่ต่ำกว่าร้อยละ 10 ขณะที่แผนพัฒนาระบบโลจิสติกส์ของประเทศ ฉบับที่ 4 (พ.ศ. 2566–2570) ตั้งเป้าลดสัดส่วนนี้ให้เหลือไม่เกินร้อยละ 11 ภายในปี 2570 ช่องว่างราว 2.5 จุดร้อยละที่ยังต้องปิดให้ได้ ไม่สามารถปิดได้ด้วยการทำงานหนักขึ้นเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยการทำงาน "ฉลาดขึ้น" ทั้งด้านการวางแผนขนส่ง การบริหารสินค้าคงคลัง และการใช้ข้อมูลตัดสินใจ ซึ่งล้วนเป็นพื้นที่ที่ AI ช่วยได้โดยตรง แต่ AI ไม่ใช่ปุ่มวิเศษ ก่อนจะรีบลงทุน มีข้อเท็จจริงที่ต้องรู้ ผลสำรวจล่าสุดของ Gartner (สิงหาคม 2026) พบว่า ผู้บริหารสูงสุดด้านซัพพลายเชนมากกว่าครึ่ง (55%) ยังไม่ชัดเจนว่าการลงทุน AI ให้ผลตอบแทนเท่าใด ทั้งที่ 67% ของงบลงทุนดิจิทัลด้านซัพพลายเชนถูกจัดสรรไปที่ AI แล้ว สาเหตุสำคัญไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือวิธีนำไปใช้ นักวิเคราะห์ของ Gartner เตือนว่า การนำ AI ไปติดตั้งบนฐานการทำงานแบบเดิมจะยิ่งตรึงความไม่มีประสิทธิภาพเดิมไว้ และให้ผลเพียงการปรับปรุงเฉพาะจุด องค์กรชั้นนำจึงหันมาออกแบบโครงสร้างองค์กรใหม่ ทั้งการยุติบทบาทแบบเดิม สร้างตำแหน่งที่มี AI เป็นศูนย์กลาง และปรับรูปแบบงานให้สอดรับกัน อีกคำเตือนที่น่าสนใจคือเรื่องการหยุดรับคนรุ่นใหม่ Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 องค์กร 75% ที่หยุดจ้างพนักงานระดับเริ่มต้นในปี 2026 จะต้องจ่ายค่าตัวเพิ่มขึ้นกว่า 15% เพื่อดึงคนรุ่นใหม่กลับมา พร้อมย้ำว่า AI ไม่ใช่สิ่งที่ถอดคนออกแล้วเสียบแทนได้ทันที และผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจาก AI ไม่ได้มาจากการลดคน แต่มาจากการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI นั่นหมายความว่า "คน" ยังเป็นตัวแปรที่ชี้ขาด และคนที่องค์กรต้องการมีอยู่สองบทบาทหลัก บทบาทที่ 1 ผู้คุมภาพรวม (Orchestrator) ลองนึกถึงวาทยกรหน้าวงออร์เคสตรา เขาไม่ได้เล่นเครื่องดนตรีทุกชิ้นเอง แต่รู้ว่าเมื่อใดเครื่องใดเล่นผิดจังหวะ และรู้ว่าจะดึงทั้งวงกลับมาได้อย่างไร ผู้คุมภาพรวมทำงานในลักษณะเดียวกัน คือปล่อยให้ระบบจัดการงานปกติ แล้วมุ่งความสนใจไปที่ข้อยกเว้นและเรื่องที่ต้องใช้วิจารณญาณ ตามหลักการบริหารแบบเน้นข้อยกเว้น (Management by Exception) ยกตัวอย่างเช่น จากเดิมที่ต้องเปิดข้อมูลการขนส่งทีละเที่ยวจนครบ 100 เที่ยว ระบบอาจตรวจสอบทั้งหมดให้ แล้วแจ้งเพียงว่า "มี 4 เที่ยวที่มีความเสี่ยงส่งไม่ทันกำหนด" เวลาที่เคยหมดไปกับการไล่ดู 96 เที่ยวที่ไม่มีปัญหา จะถูกนำไปใช้วิเคราะห์ว่า 4 เที่ยวนั้นเสี่ยงเพราะอะไร และควรตัดสินใจอย่างไร และที่สำคัญกว่าตัวเลข คือการประสานคน ฝ่ายขายอยากให้มีสต็อกเยอะเพื่อไม่พลาดออเดอร์ ฝ่ายการเงินอยากให้สต็อกน้อยเพื่อลดเงินจม ฝ่ายขนส่งอยากให้รถวิ่งเต็มคันเพื่อลดต้นทุนต่อเที่ยว ขณะที่ลูกค้าอยากได้ของเร็วที่สุด คำตอบที่ดีที่สุดของแต่ละฝ่ายจึงอาจไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุดของธุรกิจ AI คำนวณทางเลือกได้ แต่คนที่นั่งอยู่กลางวงและทำให้ทุกฝ่ายยอมรับข้อสรุปเดียวกัน ยังต้องเป็นมนุษย์ บทบาทที่ 2 ผู้สร้างเครื่องมือ (Builder) ผู้สร้างเครื่องมือคือคนที่มักรู้สึกหงุดหงิดกับงานซ้ำซาก และแทนที่จะทนทำต่อไป เขาจะถามว่า "ทำไมเรื่องนี้ต้องใช้คนทำ?" ในอดีต คนกลุ่มนี้คือผู้ที่เชี่ยวชาญ Excel เขียน Macro หรือทำ Dashboard ได้ แต่วันนี้ AI ลดกำแพงลงอย่างมาก คนที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถบอกความต้องการเป็นภาษาธรรมดา แล้วให้ AI ช่วยเขียนสคริปต์ สร้างระบบแจ้งเตือน หรือเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเล็กได้ ตัวอย่างเช่น แทนที่พนักงานจะต้องเปิดรายงานทุกเช้าเพื่อดูว่าสินค้ารายการใดใกล้หมด ระบบสามารถตรวจสอบข้อมูลอัตโนมัติ แล้วส่งแจ้งเตือนเข้า LINE หรืออีเมลเฉพาะรายการที่ถึงจุดสั่งซื้อ (Reorder Point) เครื่องมือเล็ก ๆ แบบนี้อาจดูไม่ยิ่งใหญ่ แต่เมื่อคูณด้วยจำนวนวันทำงานทั้งปีและจำนวนคนที่ใช้ ผลรวมจะชัดเจนขึ้นทันที จากเดิมที่คน "ลงมือทำงาน" จึงเปลี่ยนเป็นการ "สร้างระบบให้ช่วยทำงาน" "Unicorn" คนที่ตลาดแย่งตัวมากที่สุด บุคลากรที่มีคุณค่าที่สุด คือผู้ที่ทำได้ทั้งสองบทบาท เข้าใจหน้างานจริง รู้ว่าปัญหาซ่อนอยู่ตรงไหน ประสานคนและตัดสินใจได้ และยังใช้ AI สร้างเครื่องมือมาสนับสนุนงานของตนเองได้ ข้อมูลตลาดแรงงานยืนยันเรื่องนี้ชัดเจน จากการวิเคราะห์ประกาศรับสมัครงานของ Gartner พบว่า 58% ของตำแหน่งซัพพลายเชนที่ต้องการทักษะ AI อยู่ในระดับกลางถึงอาวุโส สะท้อนว่าองค์กรต้องการคนที่ผสานความเชี่ยวชาญในงานเข้ากับความสามารถด้าน AI ได้ ไม่ใช่แค่คนที่ใช้เครื่องมือเป็น คนกลุ่มนี้ถูกเรียกว่า "Unicorn" เพราะหาได้ยากและมีมูลค่าสูง โดยเฉพาะสำหรับ SMEs ที่ไม่มีงบจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนาระบบ และผู้จัดการโลจิสติกส์แยกกันคนละตำแหน่ง คนหนึ่งคนที่ทำได้ทั้งสามบทบาทในระดับพอใช้ อาจสร้างผลลัพธ์ได้มากกว่าผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ทำงานแยกส่วนกัน เริ่มต้นได้ตั้งแต่พรุ่งนี้เช้า การเปลี่ยนแปลงไม่จำเป็นต้องเริ่มจากโครงการใหญ่หรืองบประมาณก้อนโต ลองเริ่มจากสามคำถามง่าย ๆ ข้อแรก สัปดาห์นี้เราทำอะไรซ้ำบ้าง? ลองจดงานที่ทำทุกวันไว้หนึ่งสัปดาห์ แล้วทำเครื่องหมายว่างานใดมีขั้นตอนตายตัว งานใดต้องใช้การตัดสินใจ ข้อสอง ปัญหาใดที่เราดับซ้ำมากที่สุด? ถ้าต้องตามรถเรื่องเดิมทุกสัปดาห์ นั่นไม่ใช่เหตุฉุกเฉิน แต่เป็นปัญหาเชิงระบบที่รอการแก้ไข ข้อสาม ข้อมูลของเราพร้อมหรือยัง? AI ทำงานได้ดีเท่ากับข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ถ้าสต็อกในระบบยังไม่ตรงกับของจริง งานแรกอาจไม่ใช่การซื้อ AI แต่คือการทำให้ข้อมูลน่าเชื่อถือก่อน บทสรุป ความสามารถที่องค์กรต้องการกำลังเปลี่ยนไป AI อาจไม่ได้ทำให้คนทำงาน Supply Chain หมดความสำคัญ แต่กำลังเปลี่ยน "คุณลักษณะของบุคลากรที่องค์กรต้องการ" จากคนที่เก่งเพราะทำงานได้เร็ว ไปสู่คนที่รู้ว่า งานใดไม่ควรเสียเวลาทำเอง จากคนที่เก่งเพราะแก้ปัญหาได้ทุกวัน ไปสู่คนที่ สร้างระบบเพื่อไม่ให้ปัญหาเดิมเกิดซ้ำ และจากคนที่รอข้อมูลเพื่อเริ่มงาน ไปสู่คนที่ ใช้ข้อมูลและ AI เป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ ลองย้อนกลับไปที่เช้าวันจันทร์เมื่อต้นบทความ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เช้าวันนั้นอาจเริ่มต้นด้วยข้อความเพียงข้อความเดียว: "วันนี้มี 3 เรื่องที่ต้องการการตัดสินใจของคุณ ที่เหลือระบบจัดการเรียบร้อยแล้ว" คำถามคือ เมื่อวันนั้นมาถึง คุณจะเป็นคนที่ระบบส่งข้อความหา หรือเป็นคนที่สร้างระบบนั้นขึ้นมาเอง? และท้ายที่สุด คำถามที่ควรถามตัวเองจึงไม่ใช่ "AI จะมาแย่งงานเราหรือไม่?" แต่คือ "เมื่อ AI รับงานประจำไปได้มากขึ้น เราจะใช้เวลาที่เหลือสร้างคุณค่าใดให้กับองค์กรได้มากกว่าเดิม? บทความโดย นายภาณุพงศ์ คำผาด วิศวกรชำนาญการ กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม แหล่งข้อมูล Gartner Newsroom: ผลสำรวจผลกระทบ Agentic AI ต่อการจ้างงานระดับเริ่มต้น (25 ก.พ. 2026) / คาดการณ์ตลาดซอฟต์แวร์ SCM ที่มี Agentic AI (7 เม.ย. 2026) / อุปสรรคการขยายผล AI ในซัพพลายเชน (29 เม.ย. 2026) / คาดการณ์ต้นทุนจากการหยุดจ้างพนักงานระดับเริ่มต้น (5 พ.ค. 2026) / ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะ AI ในซัพพลายเชน (15 มิ.ย. 2026) / รายงานต้นทุนโลจิสติกส์ของประเทศไทย ปี 2567 ของ สศช. (23 เม.ย. 2026) กองโลจิสติกส์ กสอ., รายงานผลการดำเนินงาน ปีงบประมาณ 2568 (อ้างอิงเป้าหมายแผนพัฒนาระบบโลจิสติกส์ฯ ฉบับที่ 4) / https://abcsupplychain.com

การแบ่งประเภทคงคลัง 5 รูปแบบยอดนิยม และการต่อยอดสู่ ABC–FSN Cross Matrix [Like สาระโลจิสติกส์ 👍👍👍] เริ่มต้นจากคำถามที่ถูก ก่อนจะลงมือแก้ปัญหา สวัสดีครับ กลับมาพบกันอีกครั้งกับ Like สาระโลจิสติกส์ วันนี้แอดมินขอสานต่อประเด็นที่ค้างไว้จากคราวก่อน ว่าด้วยเรื่อง "การจำแนกประเภทสินค้าคงคลัง" ที่ภาคอุตสาหกรรมนิยมใช้กันในปัจจุบัน ก่อนที่เราจะลงมือ วิเคราะห์ ปรับปรุง หรือพัฒนา การบริหารสินค้าคงคลัง คำถามแรกที่ควรถามตัวเองไม่ใช่ "จะเริ่มแก้ตรงไหน" แต่คือ "เราจะมองปัญหาผ่านแว่นแบบใด" เพราะคลังสินค้าหนึ่ง ๆ อาจมีรายการนับพันนับหมื่น SKU หากปราศจากเครื่องมือในการจำแนกและกำหนดขอบเขต เราย่อมเสียเวลาและทรัพยากรไปกับรายการที่แทบไม่มีนัยสำคัญ ลองจินตนาการดูครับว่า หากเรานำเทคนิคการดูแลคงคลังแบบ 100% ไปใช้กับทุกรายการอย่างเท่าเทียมกัน สุดท้ายเราอาจใช้เวลาและทรัพยากรกว่า 80% ไปกับสิ่งที่ไม่จำเป็นเลยก็เป็นได้ การจำแนกประเภทจึงเปรียบเสมือน "การจัดโฟกัส" ให้ความพยายามของเราไปตกอยู่ในจุดที่สร้างผลลัพธ์สูงสุด บทความนี้จะพาไปรู้จักการแบ่งประเภทคงคลัง 5 รูปแบบยอดนิยม และที่สำคัญกว่านั้น — จะชี้ให้เห็นว่าเหตุใดการแบ่งเพียงมิติเดียวจึงยังไม่พอ และเราจะ "ไขว้ (Cross)" สองมุมมองเข้าด้วยกันเพื่อให้ตัดสินใจได้คมขึ้นอย่างไร 1. ABC Classification — จำแนกตาม "มูลค่า" (เรื่องสำคัญมีน้อย เรื่องจิ๊บจ๊อยมีเยอะ) การแบ่งแบบ ABC เป็นรูปแบบที่เราได้ยินกันบ่อยที่สุด เพราะเป็นการประยุกต์ หลักพาเรโต (Pareto Principle) ที่ว่า "สาเหตุหลักราว 20% มักส่งผลต่อผลลัพธ์ถึง 80%" มาใช้กับคงคลัง โดยจัดกลุ่มตาม มูลค่าการใช้งานสะสม (Consumption Value) ดังนี้ กลุ่ม A — ปริมาณน้อย (ราว 5–15% ของรายการทั้งหมด) แต่กินมูลค่ารวมสูงมาก (ราว 70–80% บางแห่งกำหนดถึง 90%) กลุ่ม B — ปริมาณปานกลาง (ราว 30% ของรายการ) และมีมูลค่ารวมปานกลาง (ราว 15%) กลุ่ม C — ปริมาณมาก (ราว 50–60% ของรายการ) แต่มีมูลค่ารวมค่อนข้างต่ำ (ราว 5–10%) ขั้นตอนการจัดลำดับความสำคัญด้วย ABC Classification รวบรวมข้อมูลคงคลัง ทั้งจำนวนสั่งซื้อต่อปีและราคาต่อหน่วยของสินค้าแต่ละชนิด คำนวณมูลค่าการหมุนเวียนของสินค้าแต่ละชนิดในรอบปี เรียงลำดับข้อมูลตามมูลค่าจากมากไปหาน้อย หาเปอร์เซ็นต์สะสมของแต่ละชนิด นำเปอร์เซ็นต์สะสมมาพล็อตเป็นกราฟ แล้วขีดแบ่ง A–B–C ตามความเหมาะสม (ภาพที่ 1: กราฟจำแนกวัสดุคงคลังตามหลัก ABC — เส้นสะสมมูลค่าจะชันในช่วงต้น (กลุ่ม A) แล้วค่อย ๆ ราบลง) เมื่อได้ผลลัพธ์แล้ว เราสามารถ ลดขั้นตอน ลดเวลา และลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ได้ทันที เช่น กำหนดให้นับสต๊อก (Cycle Count) เฉพาะกลุ่ม A ให้ถี่เป็นพิเศษ หรือลงรายละเอียดเรื่องประกันสินค้าเฉพาะกลุ่ม A ที่มีมูลค่าสูง แต่จุดนี้เองที่ต้องระวังครับ — ABC เป็นเพียงการมองผ่านแว่น มิติเดียว คือ "มูลค่า" มันตอบได้เพียงว่า "เงินของเราไปกองอยู่ที่ไหน" แต่ตอบไม่ได้เลยว่า "เงินก้อนนั้นกำลังทำงานอยู่หรือไม่" สินค้ากลุ่ม A ที่หมุนเวียนเร็วคือสินทรัพย์ชั้นดี แต่สินค้ากลุ่ม A ที่นอนนิ่งไม่ขยับคือ "ทุนจม" ที่อันตรายที่สุด — ทว่าพาเรโตเพียงลำพังจะ มองไม่เห็นความต่าง นี้ นี่คือเหตุผลที่เราต้องมีมิติที่สองมาเสริม 2. FSN Classification — จำแนกตาม "ความเคลื่อนไหว" FSN คือการคัดแยกวัสดุคงคลังตาม ความถี่ในการใช้งาน หรือที่เรามักเรียกกันว่า Turnover ซึ่งเป็นมิติที่ ABC ให้ไม่ได้ โดยแบ่งเป็น F = Fast (หมุนเร็ว) S = Slow (หมุนช้า) N = None (ไม่เคลื่อนไหว / สต๊อกตาย) เกณฑ์ที่ใช้แบ่งขึ้นอยู่กับนโยบายของแต่ละองค์กรว่า "หมุนเท่าไรจึงถือว่าเร็ว" ข้อมูลอาจมาจากระบบคงคลัง Stockcard หรือใบรับ–จ่าย ทั้งนี้ต้องอาศัยการเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ สูตรคำนวณ Inventory Turnover ที่นิยมใช้ (เลือกให้เหมาะกับลักษณะธุรกิจ) # สูตร เหมาะกับ 1 จำนวนสินค้าที่ขายได้ ÷ จำนวนคงคลังเฉลี่ย องค์กรที่มีสินค้ารายการเดียว หรือคิดเป็นราย SKU 2 ยอดขายรวม ÷ มูลค่าคงคลังเฉลี่ย ธุรกิจซื้อมา–ขายไป (หาข้อมูลง่าย เห็นภาพชัด) 3 ต้นทุนขาย (COGS) ÷ มูลค่าคงคลังเฉลี่ย องค์กรที่มีข้อมูลต้นทุนขาย — สะท้อนการหมุนเวียนได้ชัดที่สุด เพราะแยกส่วนกำไรออกแล้ว 4 Annual Demand ÷ Average Inventory วัดจากความต้องการเบิกจ่ายเทียบค่าเฉลี่ยตามช่วงเวลา ต้นทุนขาย (COGS) = (สินค้าสำเร็จรูปคงเหลือต้นงวด + ต้นทุนการผลิตสินค้าสำเร็จรูป) − สินค้าสำเร็จรูปคงเหลือปลายงวด ตัวอย่างการกำหนดเกณฑ์ (จากสูตรที่ 4): วัสดุที่มี % รอบการหมุน > 30% = F, ระหว่าง 5–30% = S, ต่ำกว่า 5% = N หมายเหตุ: ดูเพิ่มเติมได้จากคู่มือการประเมินประสิทธิภาพและศักยภาพการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม (www.dol.dip.go.th) หมวดเอกสารเผยแพร่ iLPI 3. VED Classification — จำแนกตาม "ความสำคัญ" VED แบ่งวัสดุตามระดับความสำคัญต่อองค์กร ซึ่งแต่ละองค์กรต้องนิยามเองว่า "หากขาดไปแล้วจะเกิดผลกระทบร้ายแรงเพียงใด" V = Vital (วัสดุสำคัญยิ่ง): เป็นส่วนประกอบของ Core Product หากขาดจะทำให้ทั้งกระบวนการผลิตหยุดชะงัก เสียลูกค้า หรือกระทบต่อความปลอดภัย สิ่งแวดล้อม และข้อกฎหมาย ถึงขั้นถูกฟ้องร้องหรือปิดโรงงานได้ E = Essential (วัสดุจำเป็น): สำคัญระดับปานกลาง หากขาดไปการผลิตยังดำเนินต่อได้ แต่ประสิทธิภาพหรือคุณภาพอาจไม่เต็ม 100% (พอถูไถได้ ไม่ถึงกับหยุด) D = Desirable / Auxiliary (วัสดุสนับสนุน): สำคัญน้อย ขาดไปแทบไม่กระทบ หรือหาสิ่งอื่นทดแทนได้โดยไม่เสียคุณภาพ 4. HML Classification — จำแนกตาม "ระดับราคาต่อหน่วย" HML แบ่งตามราคาต่อหน่วย ซึ่งแตกต่างจาก ABC ตรงที่ ABC ดู มูลค่ารวม (ราคา × ปริมาณการใช้) แต่ HML ดู ราคาต่อชิ้น ล้วน ๆ เกณฑ์ "แพง–ปานกลาง–ถูก" ขึ้นอยู่กับนโยบายบริษัท H = High (ราคาแพง): เช่น ทองในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ ทองแดง หรือวัสดุมูลค่าสูงเฉพาะทาง M = Medium (ราคาปานกลาง): กำหนดตามดุลยพินิจแต่ละองค์กร L = Low (ราคาถูก): เช่น น็อต สกรู อะไหล่พลาสติกฉีดจำนวนมาก การแบ่ง HML มักใช้คุมมาตรการอนุมัติสั่งซื้อและการควบคุมการเบิกจ่าย (ยิ่งแพงยิ่งต้องมีลำดับชั้นการอนุมัติเข้มขึ้น) 5. SDE Classification — จำแนกตาม "ความยากง่ายในการจัดหา" SDE แบ่งตามระยะเวลาส่งมอบ (Lead Time) และระดับความยากในการสรรหาวัสดุ มักใช้ตัดสินว่า "ควรสต๊อกไว้หรือไม่" โดยต้องทราบ Lead Time ที่แน่นอนและแหล่งจัดหา S = Scarce (ขาดแคลน): ต้องสั่งจากต่างประเทศ ซัพพลายเออร์มีลูกค้ามาก ตรงกับฤดูกาลผลิต หรือเป็นของสั่งผลิตพิเศษ/วัตถุดิบตกรุ่น D = Difficult (หายาก): สั่งได้เป็นล็อตกำหนด ใช้เวลานาน มีผู้จำหน่ายน้อยราย ต้องรอคิว E = Easy (หาง่าย): มีตามท้องตลาด ผู้ผลิตมาก ทดแทนกันได้ง่าย สั่งปุ๊บได้ปั๊บ (น็อต สกรู ท่อ PVC) จุดพลิกของบทความ: ทำไม "แว่นมิติเดียว" จึงไม่พอ ถึงตรงนี้จะเห็นว่าเรามีแว่นหลายอันให้เลือกใช้ แต่หัวใจที่หลายองค์กรพลาดคือ การหยุดอยู่แค่ ABC แล้วคิดว่าจบ ABC บอกเราว่า เงินอยู่ที่ไหน แต่ไม่บอกว่า เงินนั้นทำงานหรือเปล่า FSN บอกเราว่า อะไรขยับ–อะไรนิ่ง แต่ไม่บอกว่า สิ่งที่นิ่งนั้นมีมูลค่ามากพอให้เราต้องรีบจัดการไหม เมื่อ ไขว้สองมิตินี้เข้าด้วยกัน เราจะได้ภาพที่มิติเดียวให้ไม่ได้ นั่นคือ ABC–FSN Cross Matrix ตารางขนาด 3×3 ที่แยกคงคลังออกเป็น 9 กลุ่ม และเป็นเครื่องมือที่เปลี่ยน "การแบ่งประเภท" ให้กลายเป็น "การกำหนดนโยบายการจัดการ" ได้จริง ABC × FSN Cross Matrix — 9 กลุ่มพร้อมนโยบายการจัดการ F (หมุนเร็ว) S (หมุนช้า) N (ไม่เคลื่อนไหว) A (มูลค่าสูง) AF ⭐ AS ⚠️ AN 🛑 B (มูลค่าปานกลาง) BF BS BN C (มูลค่าต่ำ) CF CS CN แถว A — เงินก้อนใหญ่ ต้องดูให้ขาด AF — มูลค่าสูง × หมุนเร็ว (หัวใจของคลัง) คือ "ทุนที่ทำงานหนักที่สุด" เงินที่จมอยู่ในนี้แปลงกลับเป็นรายได้อย่างรวดเร็ว ผลกระทบ: หากขาด (Stockout) กระทบยอดขาย/สายการผลิตทันที แต่จะถือครองมากก็ไม่ได้เพราะต้นทุนจมสูง — จึงเป็นกลุ่มที่ "พลาดทั้งสองทาง" ได้ง่ายที่สุด นโยบาย: ควบคุมเข้มที่สุด ตั้งเป้า Service Level สูง พยากรณ์ให้แม่นยำ นับสต๊อกถี่ (Cycle Count) ใช้ระบบทบทวนต่อเนื่อง (Continuous Review) ตั้ง Safety Stock ให้ ต่ำแต่เชื่อถือได้ และพิจารณา JIT / VMI ร่วมกับซัพพลายเออร์ที่ไว้ใจได้ AS — มูลค่าสูง × หมุนช้า (เขตเฝ้าระวัง) ทุนมูลค่าสูงที่เคลื่อนไหวช้า = ต้นทุนการถือครองสูงและเงินทุนหมุนเวียนถูกตรึง ผลกระทบ: บั่นทอนสภาพคล่อง และเริ่มก่อตัวความเสี่ยงล้าสมัย (Obsolescence) นโยบาย: สืบหาสาเหตุราก (สั่งเกินจำเป็น? ดีมานด์ตก? พยากรณ์คลาดเคลื่อน?) ลดปริมาณสั่งซื้อและจุดสั่งซื้อ ทบทวน Min–Max พิจารณาเปลี่ยนเป็นผลิต/สั่งตามคำสั่งซื้อ (Make/Purchase-to-Order) หรือเจรจาระบบฝากขาย (Consignment) — อย่าเติมสต๊อกโดยอัตโนมัติ AN — มูลค่าสูง × ไม่เคลื่อนไหว (จุดวิกฤต) เงินทุนมูลค่าสูงที่กลายเป็นสต๊อกตาย คือกลุ่มที่ประสิทธิภาพเงินทุนแย่ที่สุด บวกความเสี่ยงล้าสมัยและต้นทุนพื้นที่จัดเก็บ เปรียบได้กับ "หลุมดำของกระแสเงินสด" ผลกระทบ: ทุนจมมูลค่าสูงที่มีโอกาสกลายเป็นหนี้สูญ/ตัดจำหน่าย นโยบาย: ตัดสินใจจัดการโดยด่วน — ระบายในราคาพิเศษ / ส่งคืนซัพพลายเออร์ / หาทางใช้ทดแทน / ตัดจำหน่าย ควบคู่กับการวิเคราะห์สาเหตุเพื่อป้องกันการเกิดซ้ำ ยกระดับให้ผู้บริหารรับทราบ และห้ามสั่งซื้อเพิ่มเด็ดขาด แถว B — บริหารแบบมาตรฐาน BF: ม้างานหลักของคลัง ควบคุมระดับปานกลาง ใช้ EOQ มาตรฐาน ทบทวนเป็นรอบ ตั้ง Safety Stock พอสมควร และวางระบบเติมเต็มกึ่งอัตโนมัติพร้อมเฝ้าติดตาม BS: เฝ้าระวังระดับรอง ทบทวนปริมาณสั่งซื้อไม่ให้บวมเกินจำเป็น BN: สต๊อกตายมูลค่าปานกลาง วางแผนระบาย/ตัดจำหน่ายเป็นรอบ ความเร่งด่วนรองจาก AN แต่ยังต้องลงมือ แถว C — อย่าลงแรงเกินคุณค่า CF — มูลค่าต่ำ × หมุนเร็ว: กลุ่มที่ "ถูกแต่ใช้บ่อย" เป็นข้อยกเว้นที่น่าสนใจ เพราะต้นทุนถือครองแทบไม่มีนัยสำคัญ แต่หากขาดกลับก่อกวนการทำงานได้มาก นโยบายจึงยอมให้ถือ Safety Stock ค่อนข้างเผื่อได้ ใช้ระบบเติมเต็มอย่างง่าย (Two-Bin / Min–Max / สั่งเป็นล็อตใหญ่) และ ลดภาระการบริหารให้มากที่สุด — เอาสมองไปใช้กับกลุ่ม A ดีกว่า CS: ความสำคัญต่ำ ทบทวนเป็นรอบแบบง่าย สั่งเป็นล็อตนาน ๆ ครั้ง CN: งาน "สะสางคลัง" มูลค่าการเงินไม่สูง แต่กินพื้นที่และบดบังปัญหาที่แท้จริง ควรเคลียร์ออกเป็นรอบ (ขายซาก/บริจาค/ล้างสต๊อก) เพื่อคืนพื้นที่และความชัดเจนให้คลัง สรุปนโยบายเป็น 4 โซนเชิงกลยุทธ์ เพื่อไม่ให้ท่วมด้วยรายละเอียด 9 ช่อง เราสรุปแนวทางเป็น 4 โซนที่นำไปสั่งการได้ทันที โซน ครอบคลุมกลุ่ม เจตนาเชิงนโยบาย ① ปกป้อง (Protect) AF ควบคุมเข้ม รักษา Service Level อย่าให้ขาด แต่คุมทุนจมให้ต่ำ ② กู้ทุนคืน (Recover) AS, AN, BN คลี่คลายทุนจม/สต๊อกตาย เร่งระบาย หาสาเหตุ ป้องกันซ้ำ ③ อัตโนมัติ (Automate) BF, BS, CF, CS วางระบบเติมเต็มมาตรฐาน ลดแรงบริหาร ไม่ลงทุนความสนใจเกินคุณค่า ④ สะสาง (Clear) CN ล้างของนิ่งมูลค่าต่ำออกจากคลังเป็นรอบ คืนพื้นที่และความชัดเจน หลักคิดที่ซ่อนอยู่คือ "ระดับความเข้มของการควบคุม" ให้ยึดตามแกน ABC (มูลค่า) ส่วน "ปริมาณสต๊อกและความเสี่ยงที่ยอมรับได้" ให้ยึดตามแกน FSN (การเคลื่อนไหว) เมื่อสองแกนนี้ทำงานร่วมกัน การตัดสินใจก็จะมีทั้งเหตุผลด้านการเงินและด้านปฏิบัติการไปพร้อมกัน ส่งท้าย เห็นไหมครับว่า ABC เพียงลำพังนั้น "เริ่มต้นได้ดี แต่ไปไม่สุด" เพราะมันคือพาเรโตมิติเดียว การไขว้ ABC × FSN ต่างหากที่ทำให้เรามองเห็นทั้ง เงินที่ทำงาน และ เงินที่นอนหลับ ในคลังเดียวกัน — และเปลี่ยนตารางจำแนกให้กลายเป็นแผนปฏิบัติการได้จริง และนี่เป็นเพียงคู่แรกเท่านั้นครับ ตรรกะการไขว้แบบเดียวกันนี้ยังต่อยอดได้อีก เช่น ABC × VED (มูลค่า × ความสำคัญ) เพื่อจัดลำดับการอนุมัติสั่งซื้อ หรือ FSN × SDE (การเคลื่อนไหว × ความยากในการจัดหา) เพื่อกำหนดนโยบาย Safety Stock ให้แม่นยิ่งขึ้น ซึ่งแอดมินจะทยอยนำมาเล่าในตอนต่อ ๆ ไป ถ้าชอบใจบทความนี้ ฝากกดไลก์ กดแชร์ ให้กำลังใจกองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรมด้วยนะครับ 🙌🙌 กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม | ชั้น 4 เลขที่ 75/6 ถนนพระรามหก แขวงทุ่งพญาไท เขตราชเทวี กรุงเทพฯ 10400 | โทร 0-2430-6875, 0-2430-6876 | Logistics@diprom.go.th | www.dol.dip.go.th บทความโดย นายภาณุพงศ์ คำผาด วิศวกรชำนาญการ กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม

กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม ประกาศรับสมัครลูกจ้างเหมาบริการ ตำแหน่ง : เจ้าหน้าที่ปฏิบัติงานสนับสนุนด้านโลจิสติกส์ จำนวน 1 อัตรา ตั้งแต่บัดนี้ - จนถึงวันที่ 12 มิถุนายน 2569 โดยสามารถสมัครผ่านทาง QR - Cord หรือ ผ่านทาง https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqef8Chh7vPaI3ZdT64pVpPpKQFVTb2ZYa_zQgzsJ5APW3xw/viewform?pli=1

วันศุกร์ที่ 29 พฤษภาคม 2569 นางสาวจุฑารัตน์ อาชวรัตน์ถาวร ผู้อำนวยการกองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม เป็นประธานในการจัดกิจกรรมวันต้นไม้ประจำปีของชาติ พ.ศ. 2569 ณ บริเวณอาคารกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม (กล้วยน้ำไท) ซอยตรีมิตร ถนนพระราม 4 เขตคลองเตย กรุงเทพฯ ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อส่งเสริมและปลูกจิตสำนึกให้บุคลากรในหน่วยงานเห็นความสำคัญของการอนุรักษ์และฟื้นฟูทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม และเพื่อช่วยป้องกันและลดผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ลดมลภาวะเป็นพิษจากฝุ่นและหมอกควัน และลดภาวะโลกร้อน โดยมีข้าราชการ พนักงานราชการ และเจ้าหน้าที่กองโลจิสติกส์ ร่วมกันเตรียมพื้นที่ปลูกต้นไม้หลากชนิด ได้แก่ ต้นแคนา ต้นตะแบก ต้นมะรุม และต้นขี้เหล็ก จำนวน 30 ต้น ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากศูนย์เพาะชำกล้าไม้กรุงเทพฯ

2568 2567 2566 2565 2564 Click Click Click Click Click

กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม เผยแพร่ผลสำเร็จการดำเนินงานและองค์ความรู้การขับเคลื่อนองค์กรคุณธรรม และกิจกรรมต่างๆ ประจำปี พ.ศ. 2569 1. จัดทำคลิปวิดีโอจำนวน 1 คลิป 2. จัดทำเอกสารสรุปผลการดำเนินงาน จำนวน 1 เล่ม 3. จัดทำสื่อ Power Point สามารถอ่านและรับชมได้ที่ สื่อ Power Point + เอกสารผลการดำเนินการขับเคลื่อนองค์กรคุณธรรม สื่อวีดีโอผลการดำเนินการขับเคลื่อนองค์กรคุณธรรม

กองโลจิสติกส์ กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม ดำเนินกิจกรรมการเสริมสร้างคุณธรรม จริยธรรม ปลูกจิตสำนึกด้านทุจริตให้กับบุคลากรในสังกัด ของกองโลจิสติกส์ นำโดยผู้อำนวยการกองโลจิสติกส์ พร้อมข้าราชการ พนักงานราชการ และพนักงานจ้างเหมาบริการ ภายใต้แผนปฏิบัติการ ด้านการป้องกันและปราบปรามการทุจริตและประพฤติมิชอบ และแผนปฏิบัติการด้านส่งเสริมคุณธรรมจริยธรรม ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2569 ประกอบด้วยการดำเนินกิจกรรมต่างๆ ดังนี้ 1. ดำเนินการจัดกิจกรรมถ่ายทอดองค์ความรู้ เผยแพร่สื่อประชาสัมพันธ์ด้านคุณธรรมจริยธรรมและการต่อต้านการทุจริตให้กับเจ้าหน้าที่ ทุกคนของกองโลจิสติกส์ 2. เจ้าหน้าที่ทุกคนของหน่วยงานดำเนินการทำแบบทดสอบด้านคุณธรรม จริยธรรม และพฤติกรรมในการต่อต้านการทุจริตและประพฤติมิชอบ โดยดำเนินการทำแบบทดสอบ 31 คน ซึ่งมีผู้ผ่านการทดสอบ จำนวน 31 คน คิดเป็นร้อยละ 100

นางสาวจุฑารัตน์ อาชวรัตน์ถาวร ผู้อำนวยการกองโลจิสติกส์ พร้อมเจ้าหน้าที่ฯ ได้ขับเคลื่อนองค์กรคุณธรรม โดยเข้าร่วมพิธีปฏิญาณตน เพื่อเป็นข้าราชการที่ดีและพลังของแผ่นดินของกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม เนื่องในโอกาสวันข้าราชการพลเรือน ในวันที่ 1 เมษายน พ.ศ. 2569 ณ ห้องนิทรรศการ ชั้น 1 อาคารกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม โดยมี นางสาวณัฏฐิญา เนตยสุภา อธิบดีกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม เป็นประธานกล่าวนำ ปฏิญาณตนเพื่อเป็นข้าราชการที่ดี เพื่อให้ข้าราชการและเจ้าหน้าที่ของรัฐได้แสดงความมุ่งมั่นแน่วแน่ที่จะเป็นข้าราชการที่ดีและพลังของแผ่นดิน ปฏิบัติหน้าที่ตามรอยพระยุคลบาท ในฐานะข้าราชการของแผ่นดินให้เกิดประโยชน์สุขแก่ประชาชนและประเทศชาติสืบไป

กองโลจิสติกส์ กสอ. มอบเกียรติบัตร "คนดี" และ "หน่วยงานส่งเสริมคุณธรรม" ประจำปีงบประมาณ 2569 เมื่อวันพฤหัสบดีที่ 12 มีนาคม 2569 ณ ห้องประชุม 3 ชั้น 3 กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม (กสอ.) นางสาวจุฑารัตน์ อาชวรัตน์ถาวร ผู้อำนวยการกองโลจิสติกส์ ให้เกียรติเป็นประธานในพิธีมอบใบประกาศเกียรติคุณ "คนดี กล.กสอ. ที่ DIPROM" และ "หน่วยงานส่งเสริมคุณธรรม กล.กสอ. ที่ DIPROM" ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2569 โดยมีคณะทำงานและเจ้าหน้าที่จากกองโลจิสติกส์เข้าร่วมพิธีอย่างพร้อมเพรียง สะท้อนให้เห็นถึงความสามัคคีและความมุ่งมั่นร่วมกันในการขับเคลื่อนองค์กรสู่ความเป็นเลิศด้านคุณธรรม กิจกรรมดังกล่าวจัดขึ้นภายใต้ แผนปฏิบัติการด้านการส่งเสริมคุณธรรมและจริยธรรมของกองโลจิสติกส์ ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2569 มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อยกย่องเชิดชูเกียรติเจ้าหน้าที่และกลุ่มงานต้นแบบที่ประพฤติตนเป็นแบบอย่างที่ดีในการปฏิบัติหน้าที่ราชการ ทั้งในด้านความตั้งใจ ความรับผิดชอบ และความตระหนักในเกียรติศักดิ์ศรีของการเป็นข้าราชการที่ดี บุคคลและหน่วยงานที่ได้รับการคัดเลือกในปีนี้ ล้วนแสดงให้เห็นถึงการยึดมั่นในคุณธรรมเป้าหมาย 5 ประการ อันเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาองค์กร ได้แก่ 🌿 พอเพียง — ดำเนินชีวิตและปฏิบัติงานอย่างมีสติ รู้จักประมาณตน 📐 วินัย — ปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างเคร่งครัดและสม่ำเสมอ 🤝 สุจริต — ซื่อตรงต่อหน้าที่ โปร่งใส และไม่มีผลประโยชน์ทับซ้อน 💛 จิตอาสา — พร้อมเสียสละเพื่อส่วนรวมและเพื่อนร่วมงาน 🙏 กตัญญู — รู้คุณและตอบแทนองค์กร สังคม และผู้มีพระคุณ คุณธรรมทั้ง 5 ประการนี้ไม่เพียงแต่เป็นหลักปฏิบัติส่วนบุคคล หากยังเป็น กลไกสำคัญในการหล่อหลอมวัฒนธรรมองค์กร ให้เข้มแข็งจากภายใน สร้างความไว้วางใจจากทุกภาคส่วน และเป็นรากฐานในการเสริมสร้างภาพลักษณ์ "DIPROM" ให้เป็นองค์กรที่ได้รับการยอมรับ น่าเชื่อถือ และพร้อมเติบโตอย่างยั่งยืนในระยะยาว การจัดกิจกรรมเช่นนี้ต่อเนื่องทุกปี ถือเป็นการส่งสัญญาณที่ชัดเจนว่ากองโลจิสติกส์ให้ความสำคัญกับ "คนดีมีคุณธรรม" ในฐานะทรัพยากรที่มีคุณค่าสูงสุดขององค์กร และเป็นแรงบันดาลใจให้เจ้าหน้าที่ทุกคนมุ่งมั่นสร้างผลงานที่ดีด้วยความภาคภูมิใจ